Ano ang DataFrame sa spark Scala?
Ano ang DataFrame sa spark Scala?

Video: Ano ang DataFrame sa spark Scala?

Video: Ano ang DataFrame sa spark Scala?
Video: RDDs, DataFrames and Datasets in Apache Spark - NE Scala 2016 2024, Nobyembre
Anonim

A Spark DataFrame ay isang distributed na koleksyon ng data na nakaayos sa mga pinangalanang column na nagbibigay ng mga operasyon upang i-filter, pangkatin, o pag-compute ang mga pinagsama-samang, at maaaring gamitin sa Spark SQL. DataFrames ay maaaring buuin mula sa mga structured na file ng data, mga kasalukuyang RDD, mga talahanayan sa Hive, o mga panlabas na database.

Katulad nito, maaari mong itanong, ano ang DataFrame sa Scala?

Isang ibinahagi na koleksyon ng data na nakaayos sa mga pinangalanang column. A Balangkas ng mga datos ay katumbas ng isang relational table sa Spark SQL. Upang pumili ng column mula sa balangkas ng mga datos , gamitin ang paraan ng paglalapat sa Scala at col sa Java.

ano ang gamit ng lit sa Scala? ( naiilawan ay ginamit sa Spark upang i-convert ang isang literal na halaga sa isang bagong column.) Dahil ang concat ay kumukuha ng mga column bilang mga argumento naiilawan dapat ginamit dito.

Sa tabi sa itaas, ano ang pagkakaiba sa pagitan ng RDD at DataFrame sa spark?

Spark RDD Mga API – Isang RDD ay kumakatawan sa Resilient Distributed Datasets. Ito ay Read-only partition collection ng mga record. RDD ay ang pangunahing istruktura ng data ng Spark . DataFrame sa Spark nagbibigay-daan sa mga developer na magpataw ng isang istraktura sa isang distributed na koleksyon ng data, na nagpapahintulot sa mas mataas na antas ng abstraction.

Ano ang ginagawa ng Column sa Spark?

Spark na may Column () function ay ginagamit upang palitan ang pangalan, baguhin ang halaga, i-convert ang datatype ng isang umiiral na column ng DataFrame at gayundin pwede gamitin para gumawa ng bagong column, sa post na ito, I kalooban gagabay sa iyo sa karaniwang ginagamit na mga operasyon ng column ng DataFrame na may Scala at mga halimbawa ng Pyspark.

Inirerekumendang: